统计在医学期刊中的应用

• 配对设计差值的符号秩和检验 • 成组设计两样本比较的秩和检验：Wilcoxon秩和检验、
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Mann-Whitney秩和检验 成组设计多个样本比较的秩和检验：H检验法（KruskalWallis法） 多个样本间两两比较的秩和检验 配伍组设计多个样本比较的秩和检验
医学统计学方法
• 运用统计学的原理和方法研究医学领域中的生物、理化、社会、心理等
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完全随机设计资料：处理间变异+组内变异（误差） 配伍组设计资料：处理间变异+配伍组间变异+内变异（误差） 多个样本均数间的两两比较：q检验（SNK法） 多个实验组与一个对照组均数间的比较： q’检验（Dunnett t检验）
卡方检验
• 分类变量资料中的应用
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– 推断两个及两个以上总体率或构成比之间有无差别 – 两种属性、两种特征或两变量间相关关系是否存在 – 频数分布的拟合优度检验
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样本含量
• 统计学是对研究样本进行抽象归纳的科学，没有足够的样本量就不可
能得出正确的结论，而且统计方法也有其样本量的要求。
– 医学研究实际中，通常数值变量可少些，但至少>7例才有统计学意义， 一般要>30例（<30例称小样本），最好>100例；作为分类变量，样本数 量要大些，至少>30例，一般>100例；常见病、多发病最好为几百例。这 是经验要求，具体样本含量可根据公式进行推算。 – 四格表的卡方检验要求样本量大于40，方格中理论数大于5(n~>40，t>5)， 若不符合则用校正卡方检验或精确概率法。行x列表的卡方检验要求理论 数均大于1且小于5者不超过表中数的1／5，若不符合则改用其它方法(合 理合并)。 – 正常值范围的确定：观察数量应尽可能多于100例；需分组者，各组人数 也是如此(标本来源困难时酌情减少)。若为偏态分布，应以百分位数计算， 则例数应≥120例。
选用统计分析方法
• 不同的统计方法说明不同的问题，同样不同的问题要应用不同的统计方
法来分析和表达。研究者在做统计分析前，首先要明确资料分析的目的、 意图是什么，通过分析最终达到什么样的期望，临床工作者科研通常的 目的主要有： 某现象发生的频率或比例如人群中重复癌的发生率，采用频率指标，构 成指标或相对比，可计算发病、患病、感染、阳性频率或构成等。 某人群的特征值，如平均身高、体重、血压等，采用平均水平和变异的 统计指标。 临床正常值范围如血红蛋白、血糖、尿铅含量，多采用中位数法或平均 数法。 临床诊断方法效率评价，可分别计算各种诊断方法对某病诊断的准确度 和可靠度，如x线对肺癌的诊断。 临床疗效分析比较 如几种药物疗效的比较，视资料性质作显著性检验。 现象间关联情况分析如眼PSRT与屈光度的关系，用线形相关和回归分析。 人群的归类、评价，可选用判别分析、聚类分析、主成分分析等。
析、主成分分析、因子分析、典型相关分析、logistic与 Cox回归分析等
统计方法的适用条件
• 各种统计分析方法都有其适应条件，在选用统计方法时， •
应严格把握，充分考虑所分析的资料是否符合其适用条件。 计量资料在计算均数或显著性检验时，其基本条件：正态 分布、方差齐性，若不符合则需要做相应的处理。计算集 中趋势指标可使用中位数或几何均数。做统计学检验可通 过数据转换使其成为正态分布，常用的转换方式有对数转 换、幂指数转换、平方根转换等，或者改非参数检验。 计数资料各种方法均有其自身的适应条件，如上列举的方 法其基本条件是某一事件概率不会太小，若发生概率太低， 则改用小概率事件显著性检验。
不同类型资料转化举例(每分钟脉搏次数)
计量资料 75 82 125 96 56 异常（<60 或>100） 速 脉（ >100 ） 正常（60 ～ 100） 正常脉（60～100） 计数资料 缓 等级资料 脉（ <60 ）
变量转化只能由高级向低级转化，即从计量资料至等级资料至计数资料，但不
能做相反方向的转化。
– 计数资料：利用率或比的相应计算方法。 – 计数资料的显著性检验：样本率与总体率的比较用u检验；两个样本率的比 较可用u检验或四格表的x 检验，多个样本率的比较可用行乘列的卡方检验或 2XC表的卡方检验。 – 计量资料：对于显著性检验通常有T检验和F检验 – T检验是用于两个均数问的比较：分为样本均数和总体均数的比较，两个样 本均数差别的检验，配对资料的显著性检验。 – F检验用于多个样本均数的比较，分完全随机设计的方差分析、随机区组设 计的方差分析和组内分组资料的方差分析。
小批），各层内分别用简单随机抽样法抽取一定数量的个体 组成一个样本的方法。分层按比例随机抽样。
• 整群抽样法：先将总体按某个标志分成若干群，然后随机地
抽取若干群，并由抽中的群中所有个体组成样本。
几种常见的分布
• 分类变量的分布类型
– 二项分布：观察单位具有互相对立的一种结果，观察 单位的观察结果相互独立（如：治愈/未治愈、传染/未 传染） – Poisson分布：二项分布的极限分布和特例，某事件发 生率非常小时（小概率事件），则事件发生数X所服从 的概率分布 – 超几何分布： – 正态分布 – Weibull分布
• F检验（方差分析）：观察的对象为两组以上或多 • •
组、单因素分析 秩和检验：等级资料、方差不等时两样本计量资 料 卡方检验：计数资料、属二项分布
统计方法的适用条件
• 不同的资料类型和不同的研究目的采用不同的统计方法。按照资料的性
质测定指标的多少，确定资料是计数资料还是计量资料，应用单因素分 析还是多因素分析。 • 多因素资料是对每个研究对象测量的多个指标同时进行的综合分析。常 用的有回归分析；相关分析以及判别分析、聚类分析、主成分分析和因 子分析等。多因素分析多用于计量资料。 • 单因素分析应用较多，按获取资料的方法，分计数资料和计量资料。
• 统计推论
• 统计图与统计表
医学多元统计方法
• 医学现象复杂多变，如疾病的发生、病情的变化、转归、
预后等往往包含着众多因素的作用，为充分运用观察资料 的综合信息、分析其因果关系、内在联系的统计规律，作 出科学的符合实际的结论采用多因素分析的方法。
• 主要内容：多元线性回归、逐步回归、判别分析、聚类分
抽样方法
• 简单随机抽样：从总体抽取样品时，使每个ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ体被抽到的机
会均等，以使所抽取的样本数据能够很好地代表总体的抽样 方法。（简单/单纯）：抽签法、随机数表法
• 系统随机抽样（间隔）：将总体按某一标志（如时间）排序，
然后按一定间隔抽取样本单位。
• 分层随机抽样：将总体按产品的某些特征划分为若干层（即
提示：
在研究设计中，对于能测量的指标，尽可能设计为定量指标，尽
可能减少信息量的损失，并为分析过程中资料转化带来方便。
定性指标可转化为定量指标，但较粗糙 。
概率 ：随机事件发生可能性大小的度量。
当n逐渐增大时，频率f/n始终在一个常数左右作微小摆动，称
该常数为随机事件A的 概率，记为： P(A) 只要观察单位数足够多，可将频率作为概率的估计值。 0 P 1， P=1 必然事件， 的可能性很小。 小概率原理：小概率事件在一次实验或抽样中不可能发生， 如果发生就怀疑检验假设的正确性。 P=0 不可能事件。 小概率事件： P 0.05，表示在一次实验或观察中该事件发生
数学上的分类
连续型资料(continuous data) ： 计量资料
实数范围内任意取值
离散型资料(discrete data)
实数范围内只取整数值 计数资料 离散型计量资料 如：脉搏次数/分；人数/家庭；白细胞计数/L
连续型变量：即连续变化的变量，其取值是数轴上某一区间内的一切数 值，理论上它们是无限可分的。如身高、体重。 离散型变量：其取值是0，1，2等不连续的量，是数轴上有限或无限的可 数的值，两个数之间没有小数。如年新生儿数、月手术病人数、人的牙 齿数等。
– 计量资料、计数资料，属参数检验；等级资料方差不等时的两样本计量资料属非 参数检验。
•
• 参数检验与非参数检验方法
统计方法的适用条件
• t检验：
– 计量资料、单因素分析、样本含量较小、属正态分布 – 非正态公布，可采用t′检验或可采用数据变换的方法， 将资料变换为正态分布资料 – 根据研究的目的和专业知识选择进行单侧检验或双侧 检验
医学科研和论文撰写中常用的 数据处理和统计分析方法
重庆市卫生信息中心 孙安龙 2012.10.24
目录
• 前言 • 医学统计方法的基本概念 • 常用医学统计方法的适用条件 • 医用期刊对医学统计学的要求 • 医学统计在期刊中的正确表达
• 医学科研论文中的常见的统计学问题 • 数据的正确书写
前言
• 卫生统计在医学期刊中占有非常重要的地
混杂因素
• 任何一种现象的发生都不是单纯的，要受多种因素的影响。当
分析比较不同人群某现象的发生或存在状况时，要考虑除研究
因素以外比较组之间其它条件是否相同，内部构成是否一致， 其它因素对研究现象的影响如何。
• 混杂因素应在研究之前通过研究对象选择、设立对照、随机、
匹配、双盲法等控制，但如果事先没有良好设计，则通过统计 方法可以控制。若资料内部构成不同，存在混杂因素，简便方 法是分组比较或标化处理。若样本量不允许分组，则对计数资 料可用组内分组的卡方检验、卡方值分割法、加权卡方检验法 等，计量资料的比较可用协方差分析。
位。任何科研设计、实验研究都离不开统 计方法，而统计方法的正确与否直接影响 到论文的质量。 • 我们在编审稿件过程中，经常遇到统计学 方法使用不当等问题。
几个基本概念
• 变量：数值变量（定量变量）、分类变量
（定性变量）：无序分类、有序分类（等 级/半定量） • 概率：随机事件、概率、频率与概率的关 系（样本含量大到总体时，频率就等于概 率） • 总体与样本：总体、样本、参数